「GPT: 自然言語処理を新しい次元に引き上げる人工知能」
GPTは、大規模な言語モデルであるTransformerを基にした人工知能です。Transformerは、自然言語処理タスクを効率的に処理することができるモデルです。GPTは、Transformerを基にして様々なサービスを提供しています。また、GPTは大規模なデータセットを用いて訓練されます。未来においては、GPTはさらに普及して、自然言語処理タスクをより自然な方法で処理することができるようになるでしょう。
1. GPTとは何か
GPT (Generative Pre-trained Transformer) は、大規模な言語モデルであるTransformerを基にした人工知能です。Transformerは、自然言語処理タスクを効率的に処理することができるモデルです。GPTは、Transformerを基にして様々なサービスを提供しています。
2. GPTの前身であるTransformerとは
Transformerは、2017年に発表された言語モデルです。その名前の由来は、そのモデルが長い文章を「変換」することができることから来ています。Transformerは、従来の言語モデルよりも大幅に高速に自然言語処理タスクを処理することができるようになったのが特徴です。
3. GPTが提供するサービス
GPTは、Transformerを基にして様々なサービスを提供しています。その一つが、自然言語生成です。GPTは、与えられた文章をもとに、その文章に続く内容を自動的に生成することができます。また、GPTは、文書の要約や翻訳、対話システムなどにも応用されています。
4. GPTの訓練方法
GPTは、大規模なデータセットを用いて訓練されます。このデータセットには、数百万から数十億もの文章が含まれています。このような大規模なデータセットを用いることで、GPTは自然言語処理タスクをより正確に処理することができるようになります。
5. GPTの未来の展望
GPTは、現在もさまざまな研究が行われています。そのため、将来においては、より普及して、自然言語処理タスクをより自然な方法で処理することができるようになるでしょう。また、新しいアプリケーションが発見される可能性もあります。GPTの活用は、研究者や技術者たちの創造性によって、さらなる進化を遂げるでしょう。
6. まとめ
GPTは、大規模な言語モデルであるTransformerを基にした人工知能です。Transformerは、自然言語処理タスクを効率的に処理することができるモデルです。GPTは、Transformerを基にして様々なサービスを提供しています。また、GPTは大規模なデータセットを用いて訓練されます。未来においては、GPTはさらに普及して、自然言語処理タスクをより自然な方法で処理することができるようになるでしょう。
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本題（ここからは人間です）
以上の記事はすべてChat GPTによって記載されています。AI側が自己紹介をするという記事は今後容易に生成可能なので、AIが自分自身を自分の言葉でマーケティングする日も近そうです。
SEO記事はもちろん、そもそも記事という概念、もっというと「ググる」という概念すら変える状況にあると思います。
今考えられているUI／UXはすべてAIへの質問に置き換えられ、本当の意味での"先生"になる日も近そうです。
参考：記事生成過程
記事本文はまず目次の生成から行いました
次に本文をそれぞれの目次について、500字程度で記述してもらってます。（※文字数の制限があるので「続き」と唱えることでそこをクリアしています）
noteだと分かりづらいですが、こういった形でマークアップ形式で書いてもらえます。
そして最後にタイトル付けです。ここもニュアンスにこだわって指示しています。ただそこまで変化がつけられませんでした。
以上、実験的なAI記事の作成でした。約１０分ほどで作成完了です。
おまけ：
見出し画像はStable Diffusion 2.0に生成してもらってます
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